13、利用计算语言学技术测量生物体的遗传距离及新冠咳嗽音频预测研究

利用计算语言学技术测量生物体的遗传距离及新冠咳嗽音频预测研究

新冠咳嗽音频预测研究概述

在新冠疫情期间，利用咳嗽音频记录来预测新冠感染成为了研究热点。众多研究围绕此展开，采用了机器学习、深度学习等多种技术手段。

• 研究方法与成果
  • 机器学习分类模型 ：有研究通过机器学习方法对新冠咳嗽进行分类，如Vrindavanam等人在2021年的研究中，对基于机器学习的新冠咳嗽分类模型进行了比较分析。
  • 深度学习系统 ：Andreu - Perez等人开发了基于深度学习的咳嗽分析系统，可用于即时新冠检测和严重程度分级。
  • 集成学习筛查 ：Mohammed等人采用集成学习方法，利用咳嗽声音对新冠病毒进行初步筛查。

生物体遗传距离测量研究

在现代世界，遗传研究占据着特殊地位，不断发展并在各个领域发挥着重要作用。

• 遗传分析的重要性

  • 多领域应用 ：遗传分析可用于疾病诊断和治疗、基因工程、物种特征识别等多个方面，对人类、动物和植物都具有重要意义。
  • 病毒研究关键 ：在病毒研究中，遗传分析是研究复杂生态系统中病毒的核心，有助于从进化历史和分子流行病学的角度理解病毒，区分与疾病相